《融合估计与融合控制》 王志胜, 姜斌, 甄子洋【摘要 书评 试读】图书

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《融合估计与融合控制》是由科学出版社出版的。

目录

前言第1章 绪论1.1 多传感器信息融合1.1.1 研究进展1.1.2 融合层次1.1.3 融合结构1.1.4 融合方法1.2 信息融合估计1.2.1 估计理论概述1.2.2 融合估计理论概述1.3 信息融合控制1.3.1 融合控制的基本思想1.3.2 融合控制理论概述1.3.3 融合控制应用概述1.4 小结上篇融合估计第2章 信息融合估计基本理论2.1 传统估计方法2.1.1 最小二乘估计2.1.2 加权最小二乘估计2.1.3 最小方差估计2.1.4 线性最小方差估计2.2 线性信息融合估计2.2.1 统一信息模型2.2.2 统一线性信息融合模型2.2.3 信息量的基本性质2.2.4 融合估计的基本方式2.3 相关信息融合估计2.3.1 信息的相关性与独立性2.3.2 集中融合法2.3.3 合成序贯融合法2.3.4 等效序贯融合法2.3.5 正交化序贯融合法2.4 不确定信息融合估计2.4.1 矩阵紧量与张量2.4.2 不确定信息融合估计2.4.3 应用举例——传感器参数标定2.5 等式约束信息融合估计2.5.1 极限法2.5.2 置换法2.5.3 不等式约束信息融合估计2.6 非线性信息融合估计2.6.1 统一信息融合模型2.6.2 非线性信息融合估计算法2.7 小结第3章 随机系统的信息融合滤波理论3.1 传统滤波方法3.1.1 卡尔曼滤波器3.1.2 数值稳定性改进算法3.1.3 扩展卡尔曼滤波器3.2 信息融合滤波3.2.1 信息融合滤波算法3.2.2 与卡尔曼滤波的等价性3.2.3 滤波初值选取3.2.4 无矩阵求逆的信息融合滤波3.3 相关信息融合滤波3.3.1 噪声相关情况3.3.2 有色噪声情况3.4 不确定信息融合滤波3.4.1 引言3.4.2 鲁棒信息融合滤波算法3.5 非线性信息融合滤波3.6 小结第4章 多传感器系统的信息融合滤波理论4.1 多传感器系统4.1.1 数学模型4.1.2 状态预测信息独立性原理4.2 多传感器系统的集中式信息融合滤波4.3 多传感器系统的分散式信息融合滤波4.3.1 顺序融合滤波4.3.2 平行融合滤波4.4 多传感器系统的量测信息融合滤波4.5 多传感器系统的状态信息融合滤波4.6 多传感器系统的全信息融合滤波4.6.1 全信息融合滤波结构4.6.2 系统状态预测信息与子系统状态估计信息的正交化4.6.3 正交化融合滤波算法4.6.4 延长周期融合滤波算法4.7 多传感器系统的信息融合联邦滤波4.7.1 信息分享原理4.7.2 信息融合联邦滤波算法4.7.3 联邦滤波分享系数的确定4.7.4 几种融合模式的容错性分析4.7.5 联邦滤波器故障诊断4.7.6 基于递阶联邦滤波的系统重构4.8 多传感器系统的信息融合推广联邦滤波4.8.1 信息分享算法4.8.2 信息融合推广联邦滤波算法4.9 小结第5章 信息融合估计在飞行控制系统中的应用下篇融合控制第6章 信息融合控制基本原理第7章 基于融合估计的最优预见控制理论第8章 大系统的信息融合控制第9章 经济系统的信息融合控制参考文献